Billigare installasjon eller dyrare drivstoff?

Ved hjelp av kunstig intelligens har forskarar ved Centre for High North Logistics, Nord universitet (CHNL) og spanske forskarar kome fram til ein modell som hjelper avgjerdstakarar og reiarlag til å forstå kva som skal til for å framskunde grøn utvikling til havs.

Dei tre samarbeidande forskingsinstitusjonane publiserte nyleg funna sine i det prestisjetunge tidsskriftet Technological Forecasting & Social Change.

Subsidiar verkar best

Etter å ha tatt for seg faktiske forhold knytt til 6000 skip som trafikkerer i Nordsjøen, har forskargruppa konkludert med at ved å bruke politiske verkemiddel som subsidiar for installasjonskostnadar i staden for høgare avgifter på fossilt brensel, er det mogelegheit for ei formidabel auke.

– Vi meiner at heile femti prosent av fartøya da ville vurdere ei slik omlegging til alternative energikjelder i løpet av dei neste tretti åra, i motsetnad til dagens fem prosent, seier førsteamanuensis Roberto Rivas Hermann ved Nord universitet.

Han fortel at forskinga deira har fått mykje merksemd i maritime kretsar i Spania.

Kunnskap om teknologi og økonomi

– Vi har fokusert på mellomstore og store fartøy som i dag seglar i Nordsjøen, seier Hermann, og fortel at ein simuleringsmodell vart utvikla og brukt for eit 30-års perspektiv.

– Vi vurderte fleire alternativ for vinddriftsteknologi, og simulerte reiarlagas avgjerdsprosessar i to trinn, forklarar Hermann.

Forskarane la først inn variablar som mellom anna kunnskap om teknologien og den sosiale påverknaden frå andre reiarlag. I neste runde var kunnskap om økonomi og forventa avkasting på investering og ein del av heilskapen.

Gjeld fleire typar grøn teknologi

– Gjennom datamodellering konkluderte vi med at reduksjon av installasjonskostnadar verkar meir effektivt enn å auke avgiftene på drivstoff. Det er nemleg ikkje mogleg å kutte all bruk av fossilt drivstoff.

– Det viser seg og at uansett kor mykje kunnskap bransjen har, vel dei den mest kostnadseffektive teknologien, seier Hermann, og legg til at resultata er fullt ut overførbare til andre typar grøn teknologi.